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Laboratoire/Entreprise : LIAS
Durée : 6 mois
Contact : baron@ensma.fr
Date limite de publication : 2026-01-31

Contexte :
Bimedia, filiale du groupe Orisha, est une entreprise spécialisée dans les solutions destinées aux points de vente de proximité (bureaux de tabac, boulangeries, etc.). Son offre repose sur un ensemble de services comprenant du matériel (caisses enregistreuses à double écran : le premier pour le commerçant et le second pour le client final), un logiciel d’encaissement, des solutions dématérialisées (cartes prépayées, etc.), ainsi que des dispositifs d’animation commerciale via des publicités diffusées sur l’écran client des caisses. Si le point de vente est identifié, le client final, lui, ne l’est pas. Pour pallier cette limite, une initiative récente baptisée BMyShop 1, proposée par Bimedia sous la forme d’une application mobile, permet d’associer certains clients finaux grâce à un programme de fidélité. Les informations collectées se limitent aux données strictement nécessaires (prénom, nom, âge) en conformité avec la réglementation (RGPD). Toutefois, cette base de clients finaux identifiés reste restreinte par rapport au volume de transactions réellement effectuées dans les commerces par des clients finaux anonymes, ce qui pose un défi scientifique pour exploiter des données partielles et anonymisées afin de caractériser, enrichir ou déduire des profils clients représentatifs.

Bimedia s’est associée au laboratoire LIAS, dans le cadre d’un projet de recherche appliquée. Trois enseignants-chercheurs et un ingénieur de recherche encadreront un étudiant de Master 2 (université ou école d’ingénieurs). Le travail attendu visera à développer des techniques d’apprentissage automatique (clustering, apprentissage semi-supervisé, génération de données synthétiques, intégration de données externes, etc.) pour construire des profils représentatifs tout en garantissant l’anonymat des participants. Pour comparer sa proposition avec l’état de l’art, l’étudiant devra identifier des bancs d’essai adaptés ou en définir un nouveau. Un objectif secondaire consistera à calculer un indice de confiance sur le profil établi en utilisant la théorie des modèles probabilistes.

Sujet :
L’objectif de ce stage est d’explorer des approches d’analyse et d’enrichissement de données à partir des bases transactionnelles (l’historique d’achats) issues d’une part des clients identifiés via l’application BMyShop et, d’autre part, des clients anonymes. Le stage visera à définir des techniques permettant de caractériser et d’associer des profils clients à partir de données partielles :

– élaboration de modèles prédictifs basés sur l’état de l’art et adaptés aux besoins spécifiques de Bimedia ;
– évaluation des différents modèles obtenus ;
– calcul d’indices de confiance sur les prédictions.

Si possible, les techniques développées devront mener à des modèles explicables pour que les analystes métiers de Bimedia puisse comprendre et accorder une certaine confiance aux résultats obtenus.

À noter que la réalisation d’un prototype de faisabilité sera demandé. Il ne s’agit pas de développer un logiciel industriel, qui lui sera à la charge de l’entreprise. L’entreprise souhaite juste s’assurer de la faisabilité technique et scientifique de la démarche proposée.

Profil du candidat :
Le candidat doit être en Master 2 en Informatique ou en dernière année de préparation d’un diplôme d’ingénieur spécialité Informatique.

Formation et compétences requises :
Une bonne connaissance du langage de programmation Python et des bibliothèques usuelles d’apprentissage automatique est requise. Un bon niveau en français est fondamental.

Adresse d’emploi :
https://www.lias-lab.fr/jobs/2026_lias_idd_profilsclients_fr.pdf

Document attaché : 202511071103_2026_lias_idd_profilsclients_fr.pdf

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Laboratoire/Entreprise : BRGM
Durée : 6 mois
Contact : c.gracianne@brgm.fr
Date limite de publication : 2025-12-15

Contexte :
Rejoindre le Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM), c’est intégrer l’établissement public français de référence dans les sciences de la Terre, qui rassemble 1000 experts passionnés dans 29 implantations en France métropolitaine et en Outre-mer. Le BRGM œuvre à la connaissance du sous-sol pour répondre aux grands défis environnementaux, à travers des projets scientifiques innovants et à fort enjeu sociétal.
Dans le cadre d’un programme de recherche dédié à l’aléa sismique à Mayotte, l’objectif est de détecter et cartographier les interfaces géologiques responsables de l’effet de site, phénomène amplifiant localement les ondes sismiques. Après une phase exploratoire sur trois sites pilotes, le projet vise désormais l’automatisation de cette détection à l’échelle de l’île à partir de données électromagnétiques aéroportées (AEM).

Sujet :
Dans le contexte volcanique et sismique de Mayotte, la présence d’interfaces géologiques marquant des contrastes lithologiques importants (passage de couches dures à meubles) joue un rôle majeur dans l’amplification locale des ondes sismiques. Identifier ces interfaces à grande échelle est essentiel pour la cartographie de l’aléa sismique. Le BRGM a conduit une première phase de détection manuelle sur trois zones test via l’analyse de données AEM (résistivités), complétée par une phase d’automatisation sur l’ensemble de l’île.
Les premiers tests sur des modèles supervisés se sont révélés insuffisants, notamment pour prédire les interfaces peu représentées. Une approche alternative consistant à reformuler le problème comme une tâche de segmentation d’image avec un réseau U-Net 2D a permis de mieux exploiter la continuité spatiale des profils AEM. Cependant, la validation de ce modèle a montré des limites,avec une concentration des erreurs dans certaines profondeurs critiques (5-10 m et 20-40 m), rendant les performances trop optimistes.
L’objectif du stage est de continuer ces développements en comparant plusieurs méthodologies avancées pour la détection automatisée de ces interfaces géologiques à partir des profils AEM. Les approches testées incluront :
– des modèles classiques améliorés (RF, CNN) ;
– des approches topologiques (TDA) pour quantifier l’incertitude structurelle ;
– des approches guidées par la physique (PINNs) intégrant des contraintes géologiques
Le ou la stagiaire devra construire des baselines reproductibles, définir un protocole d’évaluation robuste, comparer les performances des modèles sur l’ensemble de l’île, et surtout évaluer leur capacité à corriger les erreurs récurrentes identifiées sur les zones critiques (Dembeni, Longoni). Une attention particulière sera portée à la localisation des faux positifs/négatifs en profondeur. L’analyse des résultats par cartographie d’erreurs enrichira les réflexions sur la généralisation des approches IA en géosciences.

Profil du candidat :
Vous êtes autonome, curieux·se et rigoureux·se, avec une capacité à structurer et documenter vos analyses. Vous êtes à l’aise pour explorer, prétraiter, visualiser et interpréter des jeux de données complexes. Vous accordez une attention particulière à la robustesse méthodologique et êtes capable d’évoluer dans un environnement de recherche.

Doté·e d’un bon relationnel, vous savez collaborer au sein d’une équipe pluridisciplinaire, en lien étroit avec des spécialistes du domaine (géologues, géophysiciens, data scientists). Vous faites preuve de rigueur scientifique, d’esprit critique et de qualités de communication, à l’écrit comme à l’oral.

Formation et compétences requises :
Formation de niveau Bac+5 : Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur, avec spécialisation en data science, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou géosciences numériques.

Solides bases en apprentissage automatique : régression, classification, réseaux de neurones.

Maîtrise du langage Python et des bibliothèques standards en data science : scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow, NumPy, Pandas, Matplotlib.

Une première expérience avec des architectures convolutives (CNN) ou de segmentation (U-Net) est un atout.

Une familiarité avec les problématiques de traitement de données géospatiales ou géophysiques est appréciée.

Des connaissances en Topological Data Analysis (TDA) ou en Physics-Informed Neural Networks (PINNs) seraient un plus, mais peuvent être développées durant le stage.

Intérêt pour les notions de validation rigoureuse, d’incertitude, de reproductibilité et de qualité des données.

Adresse d’emploi :
3 avenue Claude Guillemin, 45000 Orléans

Document attaché : 202511060727_Stage_BRGM_2026.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Laboratoire des 2 Infinis – Toulouse
Durée : Flexible
Contact : catherine.biscarat@l2it.in2p3.fr
Date limite de publication : 2025-12-02

Contexte :
Le Laboratoire des 2 Infinis – Toulouse (L2IT) est une unité mixte de recherche (UMR) du CNRS et de l’Université de Toulouse, jeune et dynamique, née en janvier 2020. Les objets d’étude des chercheurs et des ingénieurs du L2IT sont les deux infinis – l’infiniment petit et l’infiniment grand – et les relations entre les phénomènes qui régissent chacun d’entre eux. Le laboratoire est organisé en quatre équipes “Calcul, Analyse et Données”, “Physique Nucléaire”, “Physique des particules” et “Ondes Gravitationnelles”. Nous poursuivons nos recherches au sein de collaborations internationales. Nous sommes actuellement 32 membres, dont 15 permanents qui mettent en place les équipes de recherche.

La spécificité du L2IT est son accent sur les méthodes numériques de pointe (IA, calcul HPC, ingénierie logicielle, expertise CUDA) qui accompagnent les travaux d’analyse de données, de modélisation, simulation, et de développements théoriques. Le L2IT est implanté sur un campus dynamique qui regroupe facultés, écoles et laboratoires.

Sujet :
Trois sujets de stage sont actuellement proposés. Ils sont à l’intersection entre l’IA et nos domaines de recherche en physique fondamentale (physique des particules, cosmologie, ondes gravitationnelles). Pour les détails des sujets, veuillez vous référer à notre site internet : https://www.l2it.in2p3.fr/en/emplois-et-stages/internships-2026/

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Laboratoire des 2 Infinis – Toulouse, Maison de la Recherche et de la Valorisation, 75 cours des Sciences, 31400 Toulouse, France

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Innovation

Laboratoire/Entreprise : Institut de Science des Données de Montpellier / C
Durée : 5-6 mois
Contact : gino.frazzoli@umontpellier.fr
Date limite de publication : 2025-12-10

Contexte :
Le sommeil, bien que d’apparence triviale, constitue un état biologique complexe, difficile à quantifier sans recourir à une approche multimodale intégrant notamment l’enregistrement de l’activité cérébrale (EEG). Cette contrainte technologique rend l’étude du sommeil exigeante en conditions naturelles. Comprendre comment les animaux dorment dans leur environnement, en particulier dans un cadre social, représente ainsi un défi majeur. Chez les espèces grégaires comme le babouin, le sommeil ne se résume pas à un phénomène individuel : il s’organise dans un contexte collectif, influencé par les interactions sociales, la hiérarchie et la vigilance partagée. Le projet ERC COSLEEP (dirigé par Meg Crofoot, Max Planck Institute of Animal Behavior) s’attache à explorer cette dimension sociale du sommeil en conditions écologiques réelles, grâce à des suivis simultanés du comportement, de la position et de l’activité physiologique d’individus vivant à l’état sauvage. Le stage proposé s’inscrit dans cette collaboration entre le Centre d’Écologie Fonctionnelle et Évolutive (CEFE), l’Institut de Science des Données et le Max Planck Institute, et portera sur l’analyse de données de sommeil (activité cérébrale, musculaire, oculaire, accéléromètre et vidéo) afin de caractériser la structure et la qualité du sommeil dans un contexte social et écologique réel, et de développer un modèle prédictif fiable basé sur les signaux accélérométriques.

Sujet :
Le stage aura pour objectif de contribuer à la mise au point d’outils d’analyse automatisée du sommeil chez le babouin à partir de séries temporelles multimodales. Dans un premier temps, le ou la stagiaire évaluera la cohérence du scorage manuel du sommeil réalisé par plusieurs spécialistes à partir d’enregistrements physiologiques (EEG, EMG, EOG, accéléromètre, vidéo), afin de quantifier le niveau d’accord inter-experts et d’établir une base de données de référence. Dans un second temps, il s’agira de tester et d’adapter des modèles d’apprentissage automatique existants (tels que Somnotate ou USleep) pour obtenir un algorithme de scorage automatique capable de s’ajuster aux caractéristiques propres aux signaux enregistrés chez le babouin. Enfin, le stage visera à développer un modèle prédictif du sommeil à partir des signaux d’accéléromètre seuls, en s’appuyant sur les labels dérivés de l’activité cérébrale. Ce modèle permettra à terme d’estimer les phases et sous-états du sommeil à partir de capteurs portés sur collier, ouvrant la voie à une analyse non invasive du sommeil en milieu naturel.

Profil du candidat :
Le ou la candidat(e) devra posséder une formation en analyse de données expérimentales, data science, ou domaine connexe avec une appétence pour les neurosciences, sciences cognitives, bio-informatique, ou l’écophysiologie. Une bonne familiarité avec le traitement de signaux temporels, des compétences en programmation (Python, Matlab ou R) et des compétences en méthodes d’apprentissage automatique (réseaux de neurones, classification supervisée et modèles de deep learning) seraient un atout majeur.
Le ou la stagiaire devra faire preuve de rigueur, d’autonomie et de curiosité scientifique, ainsi que d’un goût marqué pour l’analyse de données et le travail interdisciplinaire, à l’interface entre neurosciences, écologie comportementale et science des données. Une aisance en anglais scientifique (lecture et échanges techniques) sera également souhaitée.

Formation et compétences requises :
• Maîtrise de Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch). Des notions en Matlab sont appréciées.
• Connaissances en statistiques, apprentissage automatique et deep learning.
• Intérêt pour les méthodes utilisées dans les modèles de scorage automatique du sommeil :
o USleep : réseau profond combinant CNN inspiré de U-net pour la classification EEG/EMG. https://www.nature.com/articles/s41746-021-00440-5
o Somnotate : approche probabiliste (HMM + LDA) intégrant la dynamique temporelle du sommeil. https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1011793
• Intérêt à développer des compétences en analyse de signaux physiologiques (EEG, EMG, EOG, accélérométrie).
• Notions en validation de modèles et évaluation inter-experts (Kappa, ICC, …).
• Rigueur, autonomie, et intérêt pour les approches interdisciplinaires (neurosciences, écologie, data science).
• Bon niveau d’anglais scientifique (lecture et communication).

Adresse d’emploi :
Case courrier, 13004 Pl. Eugène Bataillon Bât. 4, 34095 Montpellier Cedex 5

Document attaché : 202511030916_Analyse_donnees_physiologiques_babouins_CEFE_ISDM_Montpellier.pdf